package com.bw.gmall.realtime.app.dim;


import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.bw.gmall.realtime.app.func.TableProcessFunction;
import com.bw.gmall.realtime.bean.TableProcess;
import com.bw.gmall.realtime.utils.MyKafkaUtil;
import com.bw.gmall.realtime.utils.MysqlUtil;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.*;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class DimApp {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
//        todo 1.获取环境变量
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//        todo 2.设置并行度 (重)
        env.setParallelism(1);

//        todo 3.读取topic_db主流数据
        String topic="topic_db";
//        组分区 并行消费
//        不重复消费，没有组会重复消费
        String groupId="dimapp";

//         消费检测业务是否过来
        System.out.println("Kafka 消费者已创建，准备接收数据");
        DataStreamSource<String> ds = env.addSource(MyKafkaUtil.getFlinkKafkaConsumer(topic, groupId));
//      ds.print("接收到 Kafka 数据：");


//        ds  都是业务数据
//        假装我们的维度表创建好  但是没有数据
//        难到所有的数据都添加吗？    只要是维度表存在的  我向里面添加
//        maxwell   db数据监听
//        TODO 3. 过滤非json 数据   保留新增及变化及初始化数据
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> filterJSONDS = ds.flatMap(new FlatMapFunction<String, JSONObject>() {
            @Override
            public void flatMap(String value, Collector<JSONObject> out) throws Exception {
                try {
                    JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(value);
//                    保留新增及变化及初始化数据
                    String type = jsonObject.getString("type");
                    if (type.equals("insert") || type.equals("update") || type.equals("bootstrap-insert")) {
                        out.collect(jsonObject);
                    }
                } catch (Exception e) {
                    System.out.println("错误数据不是json数据:" + value);
                }
            }
        });

//      TODO 4. 使用FlinkCDC  读取mysql 配置信息表    创建配置流
        DataStream<String> mysqlDs = MysqlUtil.cdcMysql(env, "gmall_config", "table_process");
//        mysqlDs.print("FlinkCDC:");


//       TODO 5. 将配置流处理为广播流
        final MapStateDescriptor<String, TableProcess> mapState = new MapStateDescriptor<>("mapState", String.class, TableProcess.class);

        final BroadcastStream<String> broadcast = mysqlDs.broadcast(mapState);

//      TODO 6. 连接主流和广播流(主播流和广播流关联)
        final BroadcastConnectedStream<JSONObject, String> connect = filterJSONDS.connect(broadcast);

//      两个流合二为一
//      广播流里面放的是  维度表
//      主流里面放的是    维度数据    维度数据要和维度表进行匹配 如果匹配商量就把维度数据添加到维度表
//      TODO 7. 处理连接流   根据配置信息处理主流数据（将配置信息存入到状态中  主流读状态）
        final SingleOutputStreamOperator<JSONObject> dimDS = connect.process(new TableProcessFunction());

        dimDS.print();

//        TODO 8. 将数据写出到Phoenix
//         data:{"id":"1","name":"zs","sinktable":"dim_user_info"}   type:"user_info" ---> dim_user_info
//        dimDS.print("最终结果--------->");
//        dimDS.addSink(new MyPhoenixSink());

//      TODO 9.启动任务
        env.execute();
    }
}
